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内容提要
Canva选择了Amazon Kinesis Data Stream作为其产品分析平台的数据处理解决方案，以降低成本。团队使用SQS和SNS实现了事件驱动架构，但成本占据了80%。为了提高效率，团队选择了KDS并使用事件批处理和压缩技术。同时，他们还使用SQS作为备用机制。Canva还使用Protocol Buffers来定义事件架构。
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关键要点
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Canva选择Amazon Kinesis Data Stream作为其产品分析平台的数据处理解决方案，以降低成本。
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团队使用AWS SQS和SNS实现事件驱动架构，但成本占据了80%。
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Canva每天处理约250亿个产品分析事件，支持个性化、推荐和A/B测试等功能。
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数据管道需要高吞吐量、高可用性（99.999%正常运行时间）和成本效益。
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团队在初始MVP阶段使用SQS和SNS，但后期选择KDS，因为其成本比SQS+SNS低85%。
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为提高KDS解决方案的成本效益，团队使用事件批处理和zstd压缩，节省了每年60万美元。
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在使用KDS时，团队注意到高尾延迟和吞吐量限制，实施了回退逻辑以利用SQS队列。
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团队使用Protocol Buffers定义事件架构，确保事件定义的向后和向前兼容性。
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Datumgen工具用于验证兼容性要求并生成多种语言的代码，增强事件目录数据。
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